Software entwickeln mit Low Code, No Code und GPT-3

Domänenwissen schlägt Coding-Skills

Begrenzte IT-Expertise und Ressourcen, Fachkräftemangel: Die Digitalisierung stellt kleine und mittelständische Unternehmen vor Herausforderungen. Low-Code- und No-Code-Technologien treten an, dieses Dilemma zu lösen. Sie befähigen alle Arbeitskräfte mit Domänenwissen, eigene Anwendungen zu erstellen – ohne große IT-Abteilung dahinter.

Roboterteaching mit der Wandelbots Teaching Solution und dem TracePen (Bild: Wandelbots GmbH)
Roboterteaching mit der Wandelbots Teaching Solution und dem TracePen (Bild: Wandelbots GmbH)

Mehr als acht von zehn Unternehmen (84 Prozent) gaben in einer Befragung des Branchenverbandes Bitkom an, dass die Digitalisierung für das eigene Unternehmen in den Monaten der Pandemie an Bedeutung gewann. Allerdings hat das auch dazu geführt, dass die Unternehmen den Stand ihrer eigenen Digitalisierung deutlich kritischer einschätzen als vorher. Nur noch rund ein Viertel (27 Prozent) sehen sich selbst als digitale Vorreiter. Viele Projekte mussten in der Pandemie verschoben oder auf Eis gelegt werden, weil bei vielen Unternehmen plötzlich Existenzfragen in den Vordergrund rückten. Neben den akuten Pandemie-Problemen bleiben die chronischen Herausforderungen ungelöst: fehlende Expertise, zu wenig Mittel und der anhaltende Mangel an Fachkräften. Auf der anderen Seite wächst der Druck auf Unternehmen aller Branchen und Größen, maßgeschneiderte Microservices und Anwendungen viel stärker als bisher produktiv entlang der gesamten Wertschöpfungskette einzusetzen.

Mehr als Schlagworte

Cloud Computing, Big Data, künstliche Intelligenz (KI), Industrial IoT und Edge Computing sind nicht nur Buzzwords der IT-Industrie, sondern Themen, mit denen sich Unternehmen aktiv auseinandersetzen, um im weltweiten Wettbewerb mitzuhalten. In den kommenden fünf Jahren wird es 500 Millionen neue Apps geben, heißt es in einem Microsoft-Whitepaper über Low-Code-Programmierung. Das ist mehr, als in den vergangenen 40 Jahren entwickelt wurde. Viele dieser Anwendungen werden spezielle Aufgaben abbilden, die kaum durch Standardsoftware zu bedienen sind. Sie werden in einzelnen Abteilungen oder Unternehmensbereichen dazu beitragen, Daten nutzbar zu machen, Wartungszyklen zu optimieren oder neue Geschäftsmodelle zu etablieren. Das heißt: Bei den meisten Apps wird es sich um Microservices mit eng umrissenen Aufgabengebieten handeln, die oft kurzlebig sind und nur in den Unternehmen selbst entstehen können, weil sie keine kritische Masse für große Anwendergruppen erreichen.

Konstruktionszeichnung des 'RoboSpector' (Bild: Robotron Datenbank-Software GmbH & Wandelbots GmbH)
Konstruktionszeichnung des ‚RoboSpector‘ (Bild: Robotron Datenbank-Software GmbH & Wandelbots GmbH)

Programmieren ohne Coding-Kenntnisse

Um den Widerspruch zwischen dem Mangel an Fachkräften und kleinen Budgets sowie der wachsenden Nachfrage nach neuen Softwarelösungen aufzuheben, braucht es moderne Methoden: Low Code, No Code oder auch die KI-Sprachtechnologie GPT-3 sind drei dieser Techniken, die das Entwickeln von Software beschleunigen sowie günstiger und effizienter gestalten. Um solche Ansätze gewinnbringend einzuführen, müssen sich viele Unternehmen verändern. Sie brauchen technologische Reife und die Bereitschaft, sich auf Technologien wie Cloud Computing, künstliche Intelligenz und IoT einzulassen. Denn diese Digitalwerkzeuge helfen dabei, geschäftliche Anforderungen schneller zu erfüllen: durch automatisierte Workflows, vorgefertigte UX-Komponenten, vortrainierte KI-Funktionen, Programmieren per Drag&Drop oder per Eingabe durch natürliche Sprache wie bei GPT-3. Low-Code- und No-Code-Methoden verringern die Entwicklungskosten deutlich. Eine Forrester-Untersuchung zeigt beispielsweise, dass Microsoft Power Apps die durchschnittlichen Kosten für die App-Entwicklung um 74 Prozent reduzieren. Low Code und No Code können außerdem durch ihre Integration in vorhandene Software- und Cloud-Umgebungen sowie bestehende IT-Infrastrukturen punkten. Für Microsoft sind diese Ansätze und der Einsatz für die natürliche Sprachumgebung GPT-3 nicht nur technologische Lösungen. Sie zeigen vielmehr in der Praxis, was die Mission des Unternehmens bedeutet: ‚To empower every person and every organization on the planet to achieve more.‘


Die Power Apps von Microsoft
Die Power Apps von Microsoft helfen bei der Code-armen Erstellung professioneller Apps. Die Plattform setzt auch auf künstliche Intelligenz, um die Codierung möglichst weitgehend durch Algorithmen ersetzen zu können. Auf der weltweiten Developer-Konferenz Build 2021 im Mai kündigte Microsoft die Integration von GPT-3 an, die von Sommer an als Public Preview zunächst in den USA verfügbar sein wird. Diese KI-Lösung des Unternehmens OpenAI ist ein autoregressives Sprachmodell, das Deep Learning verwendet. Sie ist eine der fortschrittlichsten Technologien für die Erstellung von Content in natürlicher Sprache. Microsoft erwarb im vergangenen Jahr eine Exklusivlizenz für GPT-3, die rund 175 Milliarden Parameter verwendet, um menschenähnliche Texte zu produzieren. Die Integration von GPT-3 in Power Apps ermöglicht es, Apps per Spracheingabe zu steuern und sogar zu programmieren: mit der bei Microsoft Research entwickelten KI-Technologie Prose (Program Synthesis using Examples). Durch das ‘Programmieren nach Beispielen’ (Programming by Examples, PBE) lassen sich Skripte erstellen, indem man der Technologie anhand von Beispielen zeigt, was man haben will. Die KI schlägt anschließend den Programmier-Code dafür vor. Prose ist bereits in Power BI, Excel und Visual Studio und künftig auch in den PowerApps integriert.